Muista aina, liikenteessä..

Kurssikerta aloitettiin jalkautumalla maastoon ja keräämällä GPS-pisteitä, jotka sitten vietiin Exelin kautta MapInfoon. Ryhmämme keräsi pisteitä, joissa oli suojatiet varustettuna liikennevaloilla. Pisteiden kerääminen oli helppoa ja kivaakin, sillä ulkoilun lisäksi pääsi tutustumaan hieman paremmin muutamaan ryhmäläiseen. Pisteitä kirjatessamme luokkahuoneen lämmössä ymmärrykseen tuli paremmin mitä pisteiden lukuarvot tarkoittivat; kirjasimme yhden pisteen exeliin väärin ja piste sijoittui noin 700 m kauemmas etelään kuin pitäisi, ja näin opimme mitä tarkoittaa numeroiden paikat kartalla. Näppärä ja opettavainen mokaus.

Opettajan suuret saappaat

Varsinaiseen tehtävään kuului kolmen kartan luominen MapInfolla erilaisista hasardeista. Tehtävänanto on mielenkiintoinen; astu opettajan saappaisiin, ja niinhän olisi tarkoitus tulevaisuudessa tehdäkin, mutta mainintaa ei ollut siitä, minkä ikäisiä tai tietotasoisia opetettavana olisi. Luomani kartat toimivat kuitenkin selkeinä ja hyvinä perusasioiden opettamiseen jo tällaisenaan sekä myös pohjakarttana, jolle voisi lisätä erilaisia tietoja kuten tsunamien vaikutusalueita, maanjäristyksistä suurimmat tai taloudellisesti vahingollisimmat yms. Lukiessani muita blogeja, kiinnitin huomion esimerkiksi fox’s blogissa näppärään huomioon tulivuorien esittämisestä kartalla “Koska peruskoulussa tulivuoret jaetaan kerrostulivuoriin (stratovolcanoes) ja kilpitulivuoriin (shield volcanoes), laitoin kartalle ainoastaan nämä tulivuorityypit ja merkitsin ne eri värisellä symbolilla.” Tämä on mielestäni erittäin hyvä huomio juuri siihen, mitä hieman pohdinkin: kartan tulee esittää kohdeyleisölle tarpeellista tietoa sen vaatimassa muodossa.

Omiin karttoihin merkitsin yli 6 Richterin asteikolla mitatut maanjäristykset sekä tsunamit viimeisen kolmenkymmenen vuoden ajalta. Kartoista pelkät tsunamit- esityksen jätin pois ja tein sen sijaan tulvakartan, sillä mielestäni ensin maanjäristysten, sen jälkeen tsunamien ja viimeisenä näiden molempien esittäminen on jo hieman liian toistelevaa. Tsunamit on helppo erottaa kartasta, jossa molemmat hasardit ovat esitettyinä, eikä erillistä karttaa tähän nyt tarvittu.

Kuinka MapInfon saa sekaisin

Kohtuullisen suurella suorituskyvyllä varustettu koneeni hurisee ja pörisee minuutti toisensa jälkeen, MapInfo (Not Responding) ja alan heittää opettajanuran haaveistani romukoppaan. Tämä oli ihan totta yksinkertainen tehtävä. Siihen asti kunnes halusin lisätä kartalle tulva-alueet ja tsunamit ja muita hasardeja. Kaikkea ei kai tarvitsisi tehdä?! Mutta kun minä haluan.

Ajatus taustalla on seuraava: seisminen ja vulkaaninen toiminta noudattelee paljon mannerlaattojen reunojen muotoa, mutta millaisia muotoja noudattavat muut hasardit? Tsunamit liittyvät sekä seismiseen että vulkaaniseen toimintaan, mutta kiinnostuksen vuoksi halusin myös tulva-alueita tarkasteluun. Ja koska pelkkä tulva-alueiden pisteiden luonti ei sekoittanut MapInfoa tarpeeksi, päätin luoda pisteille luokat, joista selviää kyseisen tulvan levinneisyysalue neliökilometreissä. Ja tadaa, saihan sen koneen kiroamaan ja mapinfon not respondig-tilaan.

Äärimmäisen kiinnostavaa olisi tutkia kaikkia näitä karttoja päällekäin ja löytää kartalta alueet joita luonnonvoimat koettelevat kaikkein eniten; kaikilla tai lähes kaikilla hasardikartoilla. Näiden karttojen päällekäisyyden vertaamista esimerkiksi kaupunkien sijainteihin sekä valtioiden vaurauteen, olisi mielenkiintoista, sillä uskon että yhteyksiä olisi nähtävissä. Puhumattakaan jos tilanteeseen lisäisi erilaisia ilmastonmuutoksen skenaarioita.. Siinä vasta tutkimisen aihetta opiskelijoille 🙂 Tulvakarttojen vertaileminen olisi erittäin mielenkiintoista myös ajallisesti tehdyillä kartoilla, sillä toisin kuin seismisyys ja vulkaanisuus, tulvien esiintymiseen vaikuttaa myös paljon ihmistoiminta (rakentaminen, patoaminen, ym).

Tulvia koskevia sivustoja on paljon, ja erittäin mielenkiintoista kuvamateriaalia on myös saatavilla. Yllä oleva kuva on ESA:n sivulta sateliittikuva tulva-alueesta. Jos käyttäisin MapInfolla nyt tekemiäni karttoja opetuksessa, liittäisin mukaan myös mahdollisuuksien mukaan esimerkiksi yllä olevia kuvia tapahtumista, tai pyytäisin opiskelijoita itse etsimään alueeseen liitettäviä kuvia. Todellinen kuva on kuitenkin usein havainnollistavampi sekä kiinnostavampi kuin pelkkä pistekartta.

Sivusto jossa voi tarkastella erilaisia hasardeja.

Internet on täynnä erilaisia tietokantoja sekä mahtavia havainnekuvia ja esityksiä erilaisista hasardeista. Kaikkien tietojen tuominen MapInfoon ei kuitenkaan ole mahdollista tai tarpeellistakaan. Tsunameja tarkastellessa NOAA-sivustolta löytyy erittäin havainnollistava palvelu, jossa on helppo valita tapahtumia erilaisten muuttujien suhteen, sekä zoomailla karttaa eri tasoille. Tsunamien lisäksi palvelusta löytyy mm. tulivuorenpurkaukset. Erityistä plussaa antaisin karttaan merkityistä litosfäärilaattojen rajoista! Tämän palvelun kartassa on lisäksi merenpohjan muotoja, joita olisin kaivannut omaankin karttaani.

Tyytymättömyys on maailman palkka. Vai oliko se kiittämättömyys?

Ongelmia karttojen kanssa: symbolit liian suuria lopullisessa kartassa, jokaisella kartalla kävi näin. Layout-ikkuna on edelleen hämäävä eikä käyttö kaikkein loogisinta. Maanjäristykset oli tarkoitus esittää molemmissa kartoissa samanvärisellä symbolilla tiedon seuraamisen helpottamiseksi, mutta koska kikkailin liikaa niin leukaanhan siinä vain sattui.

Tulvat- kartassa ongelmana on hieman tyhmät luokat (vaikka ne itseasiassa sopii histogrammin perusteella ihan hyvin), mutta jokainen muutos tässä kartassa olisi tarkoittanut monien (kymmenien) minuuttien Not Responding-odottelua, joten tyydyin näihin. Tulkinta kartalta on erittäin haastavaa aivan liian suurten sumboleiden vuoksi. Lisäksi esimerkiksi tulvia ajatellen kartoilla voisi hyvinkin olla sekä joet että korkeuserot näkyvissä (ja usko pois, yritin kyllä kaikkea rasterikartoista exel-muotoisiin tietoihin, mutta kaadoin niin mäppärin kun hermonikin yrittäessäni tehdä niistä itse karttaa. Ja ongelmaksi muodostui myös niiden koordinaattipisteiden luonti, enhän minä nyt herranjestas niissä onnistunut!)

Niin helppoa tehtävää ei olekaan, ettenkö voisi sen tavalla tai toisella terrorisoida. Muuten sanoisin että seuraavalla kerralla sitten, että se ihan viimeinen on vain sitä mitä pyydetään, vailla valvottuja öitä. Mutta varmaan valehtelisin. Joten viimeiseen asti turhaa yrittämistä ja vielä turhempaa mokaamista. Mutta yritetty kuitenkin on!

Linkit:

• ESA, Space in images: <http://www.esa.int/spaceinimages/Images/2010/08/Mapping_flood_with_Envisat_s_radar>
• Fox’s blog: Laattatektoniikkaa pisteaineistona (kurssikerta 6): <https://blogs.helsinki.fi/fox/> Viitattu 25.2.2014
• Maanjäristystietokanta = Northern California Earthquake Data Center. (2013). University of California, Berkeley. Seismological Laboratory <http://quake.geo.berkeley.edu/anss/catalog-search.html>
• NOAA Natural Hazards Viewer: <http://maps.ngdc.noaa.gov/viewers/hazards/>
• Tsunamitietokanta = National Geophysical Data Center / World Data Service (NGDC/WDS): Global Historical Tsunami Database. National Geophysical Data Center, NOAA. doi:10.7289/V5PN93H7 Viitattu 22.2.2014 <http://www.ngdc.noaa.gov/hazard/tsu_db.shtml>

Sovellettava, hyödyllinen bufferointi. Mutta onko dementia iskemässä?

Kurssikerta 5:lle olin varautunut keskimäärin kuuden nenäliinapaketin kanssa, odotin itkua ja hammasten kiristystä, sillä tämän kerran piti olla kaikista haastavin. Kuitenkin illan tunnit vierähtivät suhteellisen kevyesti, vaikka hankaluuksiakin tietenkin syntyi. Muut kurssilaiset ovat onneksi myös rohkaistuneet kyselemään toisiltaan, ja ihana kollektiivisen oppimisen tunnelma syntyi ja myös kantoi läpi bufferointien.

Jostain syystä isoin ongelma oli se, etten aina tiennyt millä tasolla liikun. Itse buffereiden luominen ja niistä kyselyiden tekeminen ei niinkään ollut se ongelma, mutta jos halusin valita tietyt kohteet bufferin sisältä, onnistuin hukkaamaan sekä järkeni että ajatukseni. Ja kosmeettisten objektien tallentaminen omiksi aiheikseen, siinä oli uusi muistettava!

Mielestäni oli äärimmäisen mielenkiintoista tehdä bufferointitehtäviä, sillä kerrankin erilaiset sovellusmahdollisuudet eivät tuntuneet vain ”ihan kiva kartta”-mahdollisuuksilta, vaan tällähän voisi olla ihan oikeaa hyötyä! Ensimmäisenä (bilsan sivuaineen vaikutus) tulin pohtineeksi erilaisten suojelualueiden määrittämiseen liittyvää mahdollisuutta. Vilkaisu muiden bilsalaisten blogeihin viesti samaa, mm. Paikkatieto: biologiblogissa pohdittiin näin ” [bufferilla] luonnonsuojelu-alueiden koon ja muodon suunnittelu: habitaatin reunoilla olosuhteet eivät ole samanlaisia kuin habitaatin sisäosissa, ja mitä pienempi luonnonsuojelualue on pinta-alaltaan ja mitä kapeampi se on muodoiltaan, sitä suurempaan osaan koko luonnonsuojelualueen pinta-alasta tämä reunavaikutus kohdistuu”, mutta äkkiä mieleen juolahtivat myös ongelmat; buffereilla voisi helposti laskea tuhoalueita, sekä luonnon että ihmisen aiheuttamia, niin suojelu kuin tuhoamistarkoituksessakin. Huomasin myös, että olisin hyvin voinut hyödyntää edellisten kesien vihersuunnittelutyössä tätä puskurointityökalua, ja koska olen jatkamassa samaa hommaa taas, olen hurjan tyytyväinen tällaisen löytymisestä!

Ja koska itsekin olen toivoton älypuhelimen näppäilijä (vai olisiko oikeampi termi hiplaaja), ymmärrän hyvin kuinka suuret markkinamahdollisuudet bufferoinneilla voidaan/voitaisiin saavuttaa. En siis näe lainkaan epätodennäköisenä, että kauppiksen opiskelijoilla olisi vähintäänkin tulevaisuudessa (ellei jo ole) tarjolla gis-kursseja, sillä mikä onkaan tehokkaampaa kuin täsmämarkkinointi gis-tietojen pohjalta! Bufferoinnin erilaisilla sovelluksilla on varmasti esimerkiksi kaupunkisuunnittelussa mahdollinen iso jalansija, sillä mitä tahansa teetkin, on sillä vaikutus johonkin. Mikäli vaikutusalueen kattavuus tunnetaan, on MapInfolla helppo tarkastella sen alueelle jääviä kohteita. Huomioiden kuitenkin että kaikkihan on vain lopulta teoriaa ja laskelmaa, ei absoluuttista totuutta!

Kuitenkin tunnilla tehdyt itsenäiset työt onnistuivat vielä aika kevyesti, ja itsenäisesti suoritettavaan/-viin viimeisiin tehtäviin lähdin lippu korkealla. Itsenäiset tehtävät olivat enemmänkin vanhojen tietojen soveltamista, eikä tätä uutta taitoa, bufferointia, tarvittu. Harmi sikäli, että tämä bufferityökalu on mielenkiintoinen ja mielelläni oppisin sitä lisää.. mitähän kaikkea muuta erittäin hyödyllistä Mäppärin siskuksista voi vielä löytyäkään!?

Joka kuuseen kurkottaa, se katajaan kapsahtaa

Ja joka kuuseen kurkottaa, se katajaan kapsahtaa. Näin kävi. Ei yllättävää sikäli. En suoranaisesti ymmärrä miksi en tehnyt koulu- tai uima-allastehtävää, vaikka niitä selaillessa näyttivät ne selkeiltä. (Okei, koulupiiritehtävä oli pakko jättää pois, sillä olisin taas eksynyt aiheesta, enkä millään olisi valmistunut koskaan. Ihan vain siksi, että tiedän kyseisen koulun kouluunottopiiriin kaavailluista muutoksista, enkä mitenkään olisi osannut olla räpeltämättä niiden kanssa.) Ja päädyin niihin putkiremontteihin.

Tässä tullaan kohtaan mitä osaan Mäppärillä. Paljon. Tai no, aika paljon. Perus suomalaisena (ei Perussuomalaisena kuitenkaan) olisi niin paljon helpompi luetella vain ne mitä EN osaa, mutta yritän. Osaan päivittää taulukoita toisista tietokannoista tai saman taulukon sisällä ja pidän tätä ominaisuutta (sekä taitoa) erittäin tärkeänä. Osaan tehdä kyselyn haluamastani aiheesta hyvin, tai no keskimäärin yhtä hyvin kuin juuri luistelemaan opetteleva lapsi luistelemisen; välillä mennään eteenpäin, sitten jo unohdettiin minne oltiin menossa ja sitten ollaan mahallaan. Mutta eteenpäin ja kokoajan oppien! En siis suoranaisesti edelleenkään ymmärrä Query-valikon alla olevien selectin ja SQL selectin eroa (saa selventää asian vaikka kommentoimalla, mikäli tämän on jo sisäistänyt), joskin pelkällä selectillä pärjäilen yleisesti hyvin. Query-toiminnot ovat ehdottomasti parhaat mitä Mäppäristä löytyy; ilman selectiä olisi pulassa kaiken datan kanssa mitä käsissä on, sillä ilman kunnollista rajaamista ei tiedon käsittelyssä ja esittämisessä olisi juuri järkeä. Kuitenkaan on mahdotonta sanoa mikä olisi absoluuttisesti paras väline MapInfossa; tärkeysjärjestys määräytyy tietenkin kulloisenkin tehtävän kautta!

Se, miksi olen edelleen luistelemaan opettelevan tasolla johtuu siitä, että tunnun aina toisinaan unohtavan mitä olin tekemässä, missä ja miksi. Queryjä on auki samanaikaisesti noin kymmenen, enkä aina muista teinkö jo jonkin vaiheen vai en. Välillä räpellys on ollut sillä tasolla, että voi miettiä onko luistelemaan opetteleva kakara muistanut laittaa molemmat luistimet ylipäätään jalkaan. Kun taas toisinaan jo sirklataan kovaakin etu- ja takaperin. Se, että teen asiat aivan liian monimutkaisesti muistuttaa jotenkin lasten palikkapeliä välillä kohdallani, yritän selvästi tunkea ympyrää kolmion kolosta. Ja ihmettelen mikä menee vikaan. Miljoonan yrityksen jälkeen oikea palikka ja kolo kohtaavat. Useimmiten.

Datan käsittely on ehdottomasti tärkeintä, mitä Mäppärillä pitää opetella. Sillä jos mietitään vain kartan tekoa, ei siinä tarvitse kummemmin pohtia suoriutuakseen jos nyt ei ihan olympialuistelutasolla, niin pitkään harrastaneen veroisesti kuitenkin. Mutta se, että ymmärtää datan visuaalisen esityksen takana ja esittää sen luotettavasti, siinä tarvitsisi muutakin kuin tepsutella sulaneella jäällä vain toinen luistin jalassa.. Mäppäri on kiva kartan tekoon, mutta pelottava vaikutusväline jos tekijä ei tunne asiaansa.

Edelleen on MapInfossa piirteitä joista en pidä. Layout-ikkuna on edelleen rasittava. Inhoan kartan sovittelua ikkunaan, sillä karttaa voi siirtää vain karttaikkunassa. Ja kun kartan on sovittanut kohdalleen, on mittakaava tai joku muu aivan ketuillaan. Pyrin nykyään asettamaan ensin kartan kohdalleen ja sitten vasta luomaan mittakaavan. Haluaisin myös mm. nimetä tuottamiani kyselyitä (query X, browser Y) selventääkseni itselleni mitä olen tehnyt. Ne kuuset ja katajat vasta eteen tulevatkin kun hommaa tekee kotona. Kotikoneella toimiessa en pysty esimerkiksi pienentämään pylväsdiagrammeissa pylväitä alle 1 cm mittaiseksi. Myöskään kaikki taulukot eivät päivity, vaikka tiedän tekeväni oikein. En tiedä mistä tämä johtuu, mutta kerta kaikkiaan se ei ainakaan tue luistelemaan opettelevaa kärsimätöntä sisäistä lastani.

Sohjoisen kentän yhdellä luistimella opetteleva lapsukainen odoteltuaan kuitenkin löysi sen toisenkin luistimen ja kenttäkin jäätyi mukavasti, lopputuloksena ihan mukiinmenevä karttaesitys putkiremonttialttiudesta Helsingissä. Ongelmia a) absoluuttisten pylväiden (remppatalojen lkm) esitys ei onnistu koska kotikone b) absoluuttisten määrien numeraalinen esitys ei onnistu, koska sama syy. Värien haalentuminen hämmentää, alunperin kartalla oli huomattavasti selkeämmät alaluokkien värit! Hämmennyksen ja raivon jälkeen päätän, etten tarvitse näitä lukuja ja sävyjä. Eikä merkityt talotkaan näytä hyvälle kartalla, tässäkin uskon kotinoneen olevan ongelman ydin. Päädyn vain prosenttiosuuksiin (jotka ovat kuitenkin hieman harhaanjohtavia niin erilaisten kaupunginosien kokonaisten talomäärien takia!). Eikä se idiootti taulukkokaan näy html-muodossa, joten olkoon kuvana!

Hiljalleen lippu takaisin salkoon, täällähän on tuloksiakin!

Putkiremonttialtteimmat kaupunginosat Helsingissä. 60-70-luvut olivat lähiörakentamisen aikaa, ja nyt vanhentuvat kerrostalolähiöt löytyvätkin kartalta alttiina kohteina.
Huomionarvoista on tässä karttaesityksessä prosenttiosuuksilla merkityt alueet, absoluuttinen alttiiden talojen määrä voi vaihdella runsaastikin saman luokan välillä.

Opin siis antamaan hieman periksi myös omille henkisille tavoitteilleni. Monen tunnin ja valvotun yön jälkeen. Mutta kuitenkin! Ehkä tässä kuitenkin on oppiminen kaikkein tärkeintä, eikä miljoonan prosentin onnistumiskerroin!

Lähteet:

• Paikkatietotaito: biologiblogi: KK 5: Bufferointia ja menneiden aikojen muistelua <https://blogs.helsinki.fi/hpjarvis/> Viitattu 18.2.2014

Griddaaminen ja ikäkriisi

Kurssikerralla tutustuimme ruuduittaiseen tiedon esitykseen pääkaupunkiseudun aineistoa hyväksi käyttäen. Kartan tekeminen ei ollut tällä kertaa kovinkaan vaikeaa, tai siis ei olisi ollut, jos olisin voinut pitäytyä siinä helpossa vaihtoehdossa. Mutta koska kuten aina, oli pakko mennä soveltamaan. Lopputuloksella että ensimmäinen karttani on täysin sieltä, siis vailla infoa. Mutta sen sijaan että olisin itse tällä kertaa ”mokannut”, johtuu kartan huono ulkoasu puutteellisesta datasta jota oli tarjolla. Olisin niin kovin halunnut tehdä kartan, josta selviää maankäyttö ja sen jälkeen lisätä pisteinä esim. pientaloalueet, näyttäen pohjakartan samalla taustalla. Mutta en siis epäonnistunut täysin, en vain tarkastanut kuinka paljon dataa maankäytöstä oli tarjolla. Laskin käyttämääni gird-taulukkoon sarakkeen maankäytölle, tein teemakartan ja hups… tietoa puuttui niin paljon, ettei mitään tuloksia ole saatavissa aikaan. Kuinka hirvittävän harmillista. Minä olisin tahtonut juuri tämän. Siinä se kartanteko sitten meni sillä tunnilla. Pyörittelin dataa, mikään ei kiinnostanut tarpeeksi, auttelin naapuria… ja siirryimmekin jo seuraavaan tehtävään (aloitusta seuraavalle kurssikerralle). Ja tässä kohden haluan vielä pyytään kertaalleen anteeksi kurssitovereilta sitä hillitöntä kikatuskohtausta, jonka sain mokaillessani kartan kanssa. Nöyrin anteeksipyyntö.

Tuskailua aineiston kanssa ikäkriisin siivin

Ja sitten kotona alkoi se valinnan vaikeus! Vaihtoehtoja oli mielessä sata; sukupuolten jakautuminen, vaikka niitä vakiintumisikäisiä! Ei löytynyt sukupuolijakaumaa. No entäs; olen ollut 25 v. tuolla hetkellä ja nyt kolmenkympin kriisissä (ai, oletkin jo varmaan huomannut), joten kuinka paljon on ollut vastaavia ikätovereita? Ja kuinkas kävikään; väkiluku on iän mukaan 24 vuoteen asti, mutta 25 eteenpäin ikäryhmässä (25-29 jne.), en siis saa vain oman ikäisiäni. Tietenkään, koska mikään ei mene niin kuin ihan suoraan ajattelin. Ja MapInfo tökkii kotikoneella. Kaikki nyt menee mönkään.

Ideoin valmiiksi vähän kaikkea; kerrostalot ja ulkomaalaiset. Tai ruotsinkieliset. Tai joku ikäryhmä! Ei löydy kerrostaloja tai mitään muitakaan taloja, unohdetaan. Miten se aina on niin, teen keskimäärin 20 karttaa, ennenkuin tyydyn mihinkään. Mutta kun on niin vaikea tyytyä siihen helppoon ratkaisuun. Joskin sillä saisi aivan varmasti huomattavasti nopeammin sen kartan tehtyä, ja mitä luultavimmin ehkä jopa selkeämmän ja hienommankin esityksen. Niin, eikä kukaan sitä eroa edes huomaa, eikä liiemmin ketään varmasti kiinnosta lopulta onko kartassa ruotsinkielisten osuus, vanhusten jakautuminen vai kolmekymppisten ikäkriiseilijöiden jakautuminen pääkaupunkiseudulla. Joten, miksi nähdä se mieletön vaiva? Koska mikään ei saa olla liian helppoa. Lapsillekin yritän opettaa, että kun yrität itse, teet huolella ja ajatuksella, niin opit. Tai sitten vaan olen ärsyttävä ikäkriisissä tempoileva pilkunviilaaja.

Valmis karttakin, sitten lopulta!

Noniin, kaikella innolla ja ideoinnilla pyörittämäni taulukot ja niistä muka hienot kartat eivät toimineet. Siis en vain joko löytänyt kiinnostavaa dataa, osannut valita sitten kuitenkaan karttaan sopivaa osaa datasta tai sitten en vain jotenkin muka osannut laskea haluamaani aineistoa. Loppujen lopulta tyydyin karttaan, johon laskin 24–vuotiaiden osuuden västöstä 500 m x 500 m -–ruuduin. Tämä siksi, että en suostunut päästämään enää irti ikäkriiseilystä. Joten kartassa vuoden 2009 osuus 24-vuotiaista, jotka siis tänä vuonna täyttävät 29 tai 30 (laskennat tehty syyskuussa -09). Ja myönnän, ihan ensimmäinen tarkoitus oli laittaa absoluuttinen määrä. Pieni kämmi, ja lopulliseen jäikin osuus (joka oli tarkoitettu isommalle, 25-29-v. joukolle).

Luokkia on viisi (luonnolliset luokat, sillä jakauma oli hyvin epämääräinen), värit olisivat saaneet erota silti toisistaan vielä enemmän syystä joka PAK14 – kurssiblogi Henri Frestadiuskin oli huomannut “Näin pienellä ruudukolla yhden värin käyttö olisi tuonut ongelmia kartan tulkittavuuteen.”. Kartalta poistin kaiken ylimääräisen kuntarajojen ulkopuolelta, ne vain turhaan sekoittivat ulkonäköä (siinä ainoa mihin kartassa olen edes tyytyväinen, samalla tilaa jäi pohjoisnuolelle sekä mittakaavalle). Kartta olisi voinut sisältää edes hieman nimistöä, jolloin sitä voisi olla helpompi tulkita (joskin nimistön miettiminen hyvin tarkkaan, sekoittaa helposti). Nimistössä esim. kaupunginosien nimeäminen sekavaa, sillä ruudut eivät noudata mitään olemassa olevia rajoja ja saattaa aiheuttaa hämmennystä tulkinnassa (niin, olisihan silloin fiksua pienentää ruutukokoa).

Vuonna 2009 24-vuotiaita on asunut ylipäätään eniten Kehä III:n sisäpuolella sekä pääradan varrella. Erittäin korkeita suhdelukuja saavat muutamat yksittäiset ruudut eivät suinkaan kerro siitä, että alueella olisi suuri keskittymä 24-vuotiaita, vaan näissä ko. ruuduissa väkiluku on muutenkin hyvin pieni (P-Espoo & P-Vantaa). Edes absoluuttinen lukuarvo ei olisi poistanut tätä “harhaa” kartalta, joskin olisi ollut tilannetta kuvaavampi. Ruutumuotoinen kartta ei todellakaan ole toimivin esittämään suhteellisia arvoja, ja koska itselleni ainakin tulee välittömästi mieleen ruutukarttaa katsoessa ruudun absoluuttinen mitattu arvo, oli tyhmää yrittää käyttää näitä suhteellisia arvoja. Jos ei muuta niin tämä karttaesitys sen mielestäni osoittaa: tulkinta on hankalaa ja helposti menee aivan metsään. Absoluuttisten arvojen etu olisi ollut verrattuna suhteellisiin arvoihin se, että suhteelliset arvot saatavat antaa vaikutelman että ruudussa on hyvin paljon 24-vuotiaita, vaikka todellisuudessa esiintymä saattaa olla absoluuttisesti hyvinkin pieni. Vaikka toisaalta suhteelliset arvot ilmaisevat ikäänkuin asian esiintymisen voimakkuutta, ei tällä ruutukoolla suhteellinen arvo kannata, ei ainakaan esittämässäni aiheessa.

Koska kartta esittää nyt suhteellisia arvoja, en hurjan suuria osaa kartalta tulkita. Kartalla on esimerkiksi Otaniemen kohdalla keskittymä (sekä muutamissa muissa kaupunginosissa), muutoin määrät näyttävät olevan suhteellisen samankaltaisia; josta voi ehkä korkeintaan kertoa, että tuolloin 24-vuotiaita on ollut suhteellisesti saman verran muuhun väestöön nähden lähes kaikkilla asuinalueilla Kehä III:n sisäpuolella. Kyseessä ei liene mikään suuri ikäluokka. Rauhassa saamme kolmekymppisiämme vietellä 😀

Kaikenkaikkiaan vietin aivan liikaa kartanteon parissa. En ole enää lainkaan tyytyväinen kartalla esitettävään asiaan, enkä värien selkeyteen. Mietin myös samaa kuin Viivin blogissa on huomattu “Karttatulosteita tarkasteltaessa huomasin myös, että ruudukkoa olisi voinut pienentää, jotta eri kaupunginosien erot näkyisivät paremmin. Myös pääkaupukiseudun sijasta tutkimusalueetta olisi voinut rajata pienemmäksi. 500 metrin ruudukko on aika karkea ja visuaalisesti aika ylimalkainen.” Tässä sen näkee, kompastuin omaan nokkeluuteeni innostuessani siitä maankäytöstä ja turhautuessa kotikoneella kikkailuun. Ehkä muistan sen seuraavalla kerralla. Kuitenkin sen sijaan että tekisin heti uuden toimivamman kartan, jätän tämän ei niin onnistuneen tänne, koska jos jotain, niin epäonnistumisista oppii. Oppii sen, miten olisi pitänyt tehdä ja mikä sekä miksi on puutteellista kartassa. Hyvinkin opettavaista, ehkä enemmänkin kuin vain “helpolla” tehty kartta ilman takapuoli edellä puuhun -oppimista.

Lähteet:

• PAK 14 – kurssiblogi Henri Frestadius: Kurssikerta 4. <https://blogs.helsinki.fi/henfrest/> Luettu 11.2.2014
• Viivin blogi: Kurssikerta 4. <https://blogs.helsinki.fi/vhonkane/> Luettu 10.2.2014

Timantit on ikuisia, ja toisiakos se ärsyttää.

Teimme harjoituksen, jossa yhdistettiin erilaisia tietokantoja yhteen eri lähteistä, sekä päivitimme olemassa olevaa dataa. Lopputulos oli kiltisti esitetty kurssiblogissa Paikkatiedon hankinta, analyysi ja kartografia kuvana, jossa Afrikan kartalle on sijoitettu timanttikaivoksia, konfliktialueita laajuuksineen sekä öljykenttiä. Ohessa pohdintaa kartasta ja sen pohjalla olevan datan käyttömahdollisuuksista.

Kuva kurssiblogissa sijaitsevasta Afrikan kartasta.

Tutkia voisi samalle alueelle osuvan konfliktin ja timanttikaivantojen löytymisen ja aloituksen ajoitusta, esim. vuoden sisään kaivantojen löytymisestä ja viiden vuoden sisään aloituksesta. Mikäli konflikti osuu ajallisesti yhteen kaivosten kanssa, voisi olla mielekästä katsoa millaisen tuottavuusluokittelun kaivos on saanut. Mikäli kyseessä on erittäin tuottava toiminta, voisi katsoa konfliktin levinneisyyttä. Tai ylipäätään verrata ajallisesti yhteensopivia tuloksia ja konfliktien laajuuksia käyttäen tuottavuusluokitteluja hyväksi (jos tuottavuus korkea, onko konfliktin laajuus korkea, korrelaatioita?). Erittäin kiinnostavana pitäisin tuloksia niistä konflikteista, jotka sopivat ajallisesti löytämisen ja kaivannon aloittamisen välille. Ajatus taustalla on tietenkin kiista siitä, kuka ja miten luonnonvaroja saa/ei saa käyttää..

Jos konfliktit ovat olleet jo ennen kaivantojen löytymistä tai aloitusta, ei liene mielevää ajatella konfliktien suoranaisesti johtuvan näistä luonnonvaroista, vaan jostain muusta (erilaisten kulttuuristen ryhmien yhteentörmäys [varsinkin ottaen huomioon Afrikan sisällä, jossa monet valtioiden rajatkin ovat lähinnä tekemällä tehtyjä siirtomaavallan aikaisia näennäisiä rajoja], uskonto, kapina valtiovaltaa vastaan, yms.). Tästä hyvänä esimerkkinä oli oheislukemistossakin tarjottu artikkeli Population Size, Concentration, and Civil War. A Geographigally Disaggregated Analysis., jonka mukaan valtioilla voi olla riskitekijöitä konflikteihin, joita ovat muun muassa kaupunkien tai muiden väestökeskittymien koko, sekä niiden sijainti maan pääkaupunkiin nähden (lähempänä rajaa olevilla riski suurempi kuin lähellä pääkaupunkia olevilla) sekä alueella olevat tieverkot ja niiden kunto. Tietenkin, jos lisätään artikkelin ajatus väestökeskittymistä sekä niiden etäisyydestä, ja jos vielä lisättäisiin tähän luonnonvaroja hyödyntävien kaivosten (esimerkiksi ne timanttikaivokset) sijainnit, voisi syntyvästä kuvaajasta saada vieläkin enemmän irti. Tai sitten kyseessä olisi kuvaaja niin täynnä informaatiota, että itkisin spontaanisti. Mutta mielenkiintoinen ajatus silti.

Öljyn suhteen toimisin samalla tavalla, samoin muuttujin. Ja eipäskun, voisiko vielä saada tietoa mikä (monikansallinen) suuryhtiö on missäkin kaivelemassa!? Ihan vaan taas että saisi itkun aikaan..

Tuhansien järvien maa, tulviakin ne puskuroivat.

Kurssikerran itsenäisesti tehtävä työ oli mielenkiintoinen. Sai (no okei, piti jopa) tehdä ihan itse! Ja sehän sujui varsin kivasti jo. Ei mitenkään poikkeuksellista siltikään, kuten aina ennenkin, suurimmat ongelmat tuntuivat syntyvän a) tallennuksen ja b) kartan ulkonäköön liittyvien seikkojen kanssa. En ymmärrä kuinka vaikeaa voi muka olla tuon tallentelemisen ymmärtäminen?! Milloin olen tallentanut vain jonkun dataa sisältävän taulukon (hyvässä lykyssä jonkin pienen kyselyosuuden) ja milloin tehdyssä kartasta puuttuu objekteja, koska olen valikoinut ne…ööö..jostain. Mitä ei ole. Olen toivoton. Tabit ja worit, ja mitä niitä nyt on.. Näitä lukuun ottamatta työskentely oli jo mielekästä ja palkitsevaa. Tanssahdellen kotiin kampukselta, näitä kokemuksia lisää!

Lopputulos on kartta, jossa näkyvät aluejakojen sisällä järvisyysprosentti (pylväinä) sekä tulvaindeksi (väripinnoin). Halusin avata edes hieman mitä tulvaindeksi merkitsee jo kartan legendaan. Tulvaindeksi sinänsä toki antaa osviittaa, että jollain paikalla tulvii enemmän tai vähemmän, mutta edes hieman avattuna oletan siitä saatavan edes hiukan enemmän irti.

Luokkia valitsin viisi, sillä se on vielä hyvin erotettavissa. Jakauma meille oli tehty jo valmiiksi histogrammiksi, mutta silti vein sen itse histogrammityökaluun ja päädyin sen perusteella valitsemaan luonnolliset luokat. Kyllä, aineisto oli paljon vinon jakauman mukainen, mutta sisälsi silti hyppyjä. Joten ei, en pitänyt tavasta jolla se jätti mm. tulvivimman alueen pois, kun käytti vinon jakauman luokitteluun sopivia luokkia. Siispä kohtelu epämääräisenä ja luonnolliset luokat.

Kartan värimaailman valitsin sinertäväksi, pylväät selvästi enemmän vihertävänä. Kartalta muutin rantaviivan värin mustasta harmaaksi, jolloin katse kiinnittyy enemmän itse kartan sisältöön, eikä niinkään lähde hakemaan esim. valtioiden rajoja. Myös jokien ja järvien värin haalensin. Monta kertaa mietin pitäisikö jokien ja järvien kuultaa väripinnan läpi, mutta se mielestäni lähinnä sekoitti kartan ulkoasua. Legendan tein kaksiosaiseksi, sekä muutin sitä vielä hieman paintissa (esim. erikokoiset pylväät legendaan), se kun on nopeaa ja ohjelma tuttu. 🙂

Kartalta oli mielestäni hyvin helppo huomata heti, että tulvaindeksin ollessa pieni järvisyysprosentti on suuri. Tässä huomaa järvien “puskurointikyvyn” eli mahdollisuuden varastoida vettä paremmin kuin jokien. Sama on huomattu mm. Minnin Blogissa “Jokien kyky varastoida vettä ei ole järvien tasoinen ja tulvat ovatkin todennäköisesti yleensä tulosta jokien tulvimisesta.  Näillä alueilla sademäärät lienevät muutenkin suurempia meren läheisyyden vuoksi.” Lähellä rannikkoa olevat alueet (Pohjanmaa ja etelärannikko) ovatkin siis selvästi tulvaherkempiä. Tässä olisi nyt ollut tietenkin hyvä tuki analyysille niiden järvien ja jokien näkyminen kartalla. Olen idiootti! Jokien ja järvien lisäksi valuma-alueen koko näyttää vaikuttavan tulvaherkkyyteen (mitä pienempi, sitä tulvaherkempi).

 Opittua ja pohdituttavaa

Osaan jos yritän! Tarvitsen malttia. Olen positiivinen ja onnistun. Ja kun teen monta kertaa saman (koska en tallentanut tai jotain muuta vastaavaa), opin ihan varmasti. Ihan totta. Niin siinä on käynyt. Harmittelen nyt vain sitä, etten laittanut niitä hiiskatin jokia ja järviä näkyville. Sen OLISI voinut tehdä vaikka niin, että olisi laittanut ne haaleammalla sinisellä kuin mitä ne alkuperäisesti olivat. Olenpa ainakin oppinut huomaamaan puutteita tekemisissäni, hyvä alku kai sekin 😉

Nyt mietin vain sitä, miten minusta voi tulla koskaan hyvä opettaja, jos vastausten sijaan minulla on vain kysymyksiä? Miljoonittain kysymyksiä..

Lähteet:

• Hegre, H. & Raleigh, C. 2006. Population Size, Concentration, and Civil War. A Geographigally Disaggregated Analysis.
• Joet ja järvet: Maanmittauslaitos 2011(kartta) >http://www.maanmittauslaitos.fi/ilmaisetaineistot>
• Minnin blogi: Kurssikerta 3: Tietokantojen lisääminen ja tulvaindeksikartta. <https://blogs.helsinki.fi/mmaalto/> Viitattu 5.2.2014
• Paikkatiedon hankinta, analyysi ja katografia: Afrikkaa. <https://blogs.helsinki.fi/pak-2014/> Viitattu 5.2.2014
• Valuma-alueet: Syken Oiva-tietokanta (kartta) <http://wwwp2.ymparisto.fi/scripts/paikkatieto.asp>

Kurssikerran työniloa

Kakkoskerran karttatehtävä on toistaiseksi ollut minulle ehdottomasti hankalin. Olen viettänyt usean ja taas usean hetken miettien millä aiheilla voisi olla oikeasti tekemistä toistensa kanssa, ja millaisin tavoin sen voisi kartalla esittää. Ole ehkä joissain asioissa hieman turhankin pilkuntarkka, enkä ollut tyytyväinen vain sellaisiin tuloksiin, jotka mielestäni olisivat olleet muutenkin aivan liian ilmiselviä (esimerkiksi avioliittojen määrä ja perheiden määrä jotka korreloi varsin hienosti, muttei yllättävästi). Muutamalla hyvin arvattavalla asiayhteydellä saattoi löytyä yksi – kaksi kuntaa, jotka poikkesivat muista, mutten usko, että olisin saanut niistä silti kovin erityistä analyysia aikaiseksi. Mikään ei kelvannut, en osannut päättää, mieltä painaa ja ahdistaa –en siis todellakaan saanut karttaa tehtyä tunnin aikana. Tätä tehtävää siis hankasin ja hinkkasin, putsasin ja puunasin, kotona (puhumattakaan sen MapInfon lataamisesta kotikoneelle; siinä tehtävässä isonkin naisen saa itkemään!), kunnes löysin sen, mistä ihan todella ajattelin voivani sanoakin muutaman sanan ja mikä näyttää kartassakin tarpeeksi selkeältä.

Ihan alkuperäisesti lähdin kokeilemaan kahden muuttujan koropleettikarttoja enimmäkseen, sillä pidin niin ideasta ja olisin halunnut tuottaa sellaisen itse. Kuitenkin tässä ongelmaksi muodostui sekä aineisto, josta en löytänyt tähän sopivia kiinnostavia aiheita että en kokenut syntynyttä karttaa ikinä tarpeeksi selkeäksi. Ja kahden muuttujan koropleettikarttaan olisin ehdottomasti halunnut tehdä Corelilla ehostusta (väri+rasterin olisin vaihtanut ainoastaan väreiksi ja tehnyt itse legendan), mutta kokeilujakso koneella meni jo, enkä jaksanut nähdä vaivaa vielä senkin latailemiseksi uudestaan jotenkin ja melkein ainakin laillisesti (tai liikkuakseni kampukselle). Joten tyydyin (ihan mielelläni kuitenkin) koropleetti + ympyrädiagrammiratkaisuun.

Itkua ja hammasten kiristystä. Ja KARTTA.

Kaiken räpeltämisen jälkeen kartan teemoiksi valitsin pien- ja rivitaloasumisen osuuden kunnittain koropleettina, sekä taloudellisen toiminnan (alkutuotanto, jalostus, palvelut, muu toiminta) ympyrädiagrammeina. Oletin, että pien- ja rivitaloasuminen on suurempaa kunnissa, joissa alkutuotanto on suurta. Myös maaseutumaisten kuntien taloudellisen toiminnan jakautuminen oli mielestäni kiinnostavaa, sekä nähdä mahdollinen suurkaupunkien vaikutus tälläkin kartalla.

Luokkia valitsin 4, sillä näin informaatio pysyy vielä hyvin luettavissa, mutta on kuitenkin kattavampi kuin kolmella luokalla. Luokittelun valitsin histogrammin perusteella. Jakauma näytti sekä vinolta- että epämääräiseltä. Koska aineistossa on epämääräisiä koloja ja paremmin epämääräiseen jakaumaan sopivia hyppyjä, valitsin (monen selkeyttävän kokeilun kautta) luonnolliset luokat.

Samalla idealla kuin mitä otsikkokin henkii (punainen tupa ja perunamaa), valitsin punaisen värin eri sävyt kuvaamaan pien- ja rivitaloasumisen määrää. Pohdin onko punainen liian aggressiivinen väri, mutta päädyin että tässä kyseisessä ainestossa niin ei ole (en itse käyttäisi punaista väriä silloin, kun esitettävä asia on mahdollista nähdä negatiivisessa sävyssä, esim. esitettäessä rikollisuutta).

Ympyrädiagrammin tekeminen oli helppoa, sillä histogrammia ei tekemiseen tarvittu. Säädin lopullisessa kartassa ympyrät niin, että ne ovat saman kokoisia, sillä en niinkään ollut kiinnostunut alueiden välisistä kokoeroista, vaan ilmiöiden suhteesta. Näin kartta pysyy myös selkeämpänä, eikä katse kiinnity isoihin ympyröihin enemmän kuin muihin. En osannut kuitenkaan poistaa legendasta sitä ympyröiden kokoa kuvaavaa osaa, joten tein sen ihan suvereenisti Paintissa, sillä Corelia ei siis ollut käytettävissä. Myös Christan blogissa oli huomioitu sama ympyrädiagrammeja koskeva ongelma ”Ajattelin ensin tehdä ympyräkartogrammin ikäluokkien jakaantumisesta, mutta äkkiä tässä prosessissa tuli Corelia ikävä.”.

Mutta ogelmia löytyy MapInfon kartan ulkonäön säätämisen kanssa silti, sillä en ainakaan itse löytänyt paikkaa, josta ympyrädiagrammien paikkaa voisi kartalla siirtää. Nyt tässä esityksessä joudunkin siis tyytymään siihen, että esimerkiksi Jyväskylän ja Muuramen piirakat ovat päällekkäin. Hirvittävän rasittavaa. On ehkä ihan pakko kyllä jokin kerta mennä kokeilemaan kuinka Corelilla onnistuisi tällaisen kartan muokkaaminen, sillä onhan tuo tyhmää, että kartan luettavuus kärsii ilman, että voin siihen puuttua. Lisäksi tyhmää on legendan luomisessa tarvittava kikkailu otsikoissa ja muutenkin koko aiheen esiin tulossa. Typerä ohjelma.

Hiivatisti pallukoita, mutta hetkinen, onhan tässä jotain järkeäkin!

Karttasta on havaittavissa suuret kaupungit alueina, joilla on vähiten pien- ja rivitaloasutusta. Näille (sekä muille kahteen pienimpään luokkaan kuuluville kunnille) löytyy yhteinen piirre tarkastellessa ympyrädiagrammeja: kaikkien näiden kuntien taloudellinen toiminta koostuu pääasiallisesti palvelun lisäksi jalostuksesta. Tilanne näkyy samalla tavalla tarkastellessa kuntia, joiden taloudellisesta toiminnasta huomattava osa koostuu alkutuotannosta; näissä kunnissa pien- ja rivitaloasumisen osuus on suurinta.

Poikkeuksellisia kuitenkin ovat etelässä pääkaupunkiseudulla Helsinki, Espoo, Vantaa ja Kauniainen, joilla palveluiden lisäksi ei ole juuri muuta kuin jalostusta, mutta sitäkin hyvin vähän (suhteessa muihin vastavam luokan pien- ja rivitaloasutusalueisiin). Tämä luultavammin kuitenkin selittyy pääkaupunkiseudun rakenteella, jossa asutus on tiivistä ja palvelut suuressa osuudessa, eikä tuotantolaitoksille ole juuri tilaa, vaan ne rakennetaan pääkaupunkiseudun ympäryskuntiin.

Kartan pohjoisosan yllättäjiä ovat Pyhäntä ja Sievi, jotka ovat hyvinkin pien- ja rivitalovaltaisia, mutta silti hyvin suuri osa taloudellisesta toiminnasta perustuu jalostukseen. Nopeahko vilkaisu nettiin paljastaa Pyhännästä sen nimenomaisen panostuksen yrittäjyyteen sekä alueen luonnonvaroja (pääasiassa puuta) hyödyntävään teollisuuteen. Silti Pyhäntä on onnistunut pysymään maaseutumaisena kuntana, jossa pien- ja rivitaloja riittää. Palveluiden määrä taas on suhteellisen pieni, mutta palveluita riittänee Haapaveden-Siikalatvan seutukuntaan kuuluvalle Pyhännälle naapurustostakin. Sievin tarina on hyvin saman kaltainen, maaseutumainen kunta, jossa yrittäjyyttä ja teollisuutta arvostetaan (mm. Sievin Jalkine!). On hienoa nähdä, että kaikki kunnat eivät ole homogeenisiä, vaan poikkeuksiakin on. Jokaiselle jotain!

Yleistäen voisi sanoa että kunnissa, joissa suuret kaupungit sijaitsevat, on pien- ja rivitaloasuminen vähäistä, sekä näiden kuntien taloudellinen toiminta koostuu palveluista ja palveluiden ohella jalostuksesta. Mikäli siis havittelet pientaloasumista, muttet ajatellut perustaa uraasi palveluiden tai teollisuuden parissa, on hyvä varautua vähintään kireisiin asuntomahdollisuuksiin (ja luultavasti kysynnän kasvattamaan hintaan). Lisäksi pien- ja rivitalopainotteisten kuntien painopiste on pohjoisosassa tarkasteltavaa karttaa (koko Suomen tilanteessa olisi varmasti samoin).

Karttaan olen muuten kohtalaisen tyytyväinen, mutta puutteita huomasin kuitenkin karttaa tarkastellessa uudemman kerran; legendasta puuttuu koropleettitulkintaa helpottavat prosentit joko numeroiden perästä tai legendan otsikosta sekä mittakaavajana, joka on lipsahtanut 50 km:n sijaan 49.99 km:n.

Kurssikerrasta 2 opittua

Ja kaikenkaikkiaan ihan eniten tässä opittiin se, että valitsi käytännössä minkä tahansa aiheen (valittavana olleista), aina huomio kiinnittyy suurten kaupunkien esiintuloon kartalla. Ja vaikka se ensin ärsytti (“niin muttakun tässä on tää kaupunki, niin tottakai siellä on paljon x:ää!” *kiroilua*), sitten paksuun kalloon upposi, että niinhän sen vaan kuuluu olla. Eikä MapInfon lataamisesta tarvitse itkeä, ihan vaikka vain siksi, ettei se mitään auta kuitenkaan. 😀

Linkit:

• Christan blogi: 2. kurssikerta: Kaksi päällekäistä teemaa. <https://blogs.helsinki.fi/christas/>. Viitattu 1.2.2014
• Pyhäntä: <http://www.pyhanta.fi/etusivu> Viitattu 1.2.2014
• Sievi: <http://www.sievi.fi/alltypes.asp?d_type=5&menu_id=9932&menupath=9924,9932#9932> Viitattu 1.2.2014